## Pemanfaatan Metode Template Matching untuk
Face Tracking secara Real Time di Ruang

## Tertutup
Efraim Anggriyono 1 , Iwan Setyawan 2 , Ivanna K. Timotius 3
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Elektronika dan Komputer, Universitas Kristen Satya Wacana, Email: 1 efraimanggriyono@gmail.com, 2 iwan.setyawan@ieee.org, 3 ivanna.timotius@ieee.org

## Ringkasan
Perekaman video biasanya dilakukan secara manual oleh seorang juru kamera. Juru kamera harus  berkonsentrasi  dengan  objek  yang  direkam  agar  tidak  ketinggalan  sedetik moment pun  yang  bisa  membuat  buyar  kesan  suatu  liputan  selain  itu  dibutuhkannya  tenaga  yang lebih dari seorang juru kamera dalam melakukan proses perekaman video. Dalam makalah ini,  penulis  mengulas  tentang  sistem  perekaman  video  otomatis.  Sistem  ini  dibentuk berdasarkan  pengenalan  wajah  manusia  yang  diinginkan.  Pengenalan  wajah  manusia dilakukan  dengan  metode template  matching .  Sistem  perekaman  video  otomatis  ini  diuji dengan  32  subyek  pada  variasi  pencayahaan  pagi  hari,  siang  hari,  sore  hari,  dan  malam hari.  Berdasarkan  hasil  pengujian,  sistem  mampu  menghasilkan  akurasi  program  ( A p ) sebesar 79.95% dan akurasi rotator ( A R ) sebesar 80.73%.
Kata kunci : Template matching, face detection, face tracking

## 1. Pendahuluan
Video  merupakan  rangkaian  banyak frame (gambar)  yang  di  dalamnya  berisi  tahap demi  tahap  dari  suatu  gerakan  yang  diputar  dengan  kecepatan  tertentu  [1].  Dalam melakukan  perekaman  video  biasanya  dilakukan  secara  manual  oleh  seorang  juru kamera.  Juru  kamera  secara  teknis  melakukan  perekaman  visual  dengan  kamera mekanik  ataupun  elektronik  dan  melakukan  pengarahan  secara  manual  terhadap pergerakan dari objek yang direkam [2]. Salah satu yang sering menjadi masalah seorang juru  kamera  adalah  perpindahan  kamera  baik  pergerakan  menyapu  atau  perpindahan mengikuti  gerak  objek.  Dalam  hal  ini  juru  kamera  harus  berkonsentrasi  dengan  objek agar  tidak  ketinggalan  sedetik moment pun  yang  bisa  membuat  buyar  kesan  suatu liputan. Masalah lain yang dihadapi yaitu dibutuhkannya tenaga yang lebih dari seorang juru kamera dalam melakukan proses perekaman tersebut.
Melalui  tulisan  ini  akan  dibuat  sebuah  sistem  yang  dapat  digunakan  untuk  proses perekaman  video  secara  otomatis.  Sistem  ini  dibentuk  berdasarkan  pengenalan  wajah manusia  yang  diinginkan.  Pengenalan  wajah  manusia  dalam  tulisan  ini  dilakukan dengan metode template matching . Dalam makalah ini terdiri dari beberapa  bagian yang akan  dibahas.  Bagian  pertama  akan  membahas  metode template  matching ,  bagian  kedua akan membahas perancangan sistem, bagian ketiga membahas percobaan dan hasil, dan bagian terakhir yaitu kesimpulan.

## 2. Template Matching
Template  matching merupakan  salah  satu  teknik  pengolahan  citra  digital  untuk menemukan  suatu  bagian  pada  citra  yang  memiliki  kemiripan  dengan  citra template (acuan) [3]. Kemiripan antara template dan citra uji ditentukan oleh nilai korelasi.
Nilai Threshold ( α ) adalah nilai ambang batas yang digunakan untuk batas kemiripan antara  citra  uji  dan template yang  dikehendaki.  Nilai  korelasi  dapat  dituliskan  dalam Persamaan (1) [4].
𝐶 𝑖𝑗 = ∑ ∑ [𝑇(𝑢,𝑣)−𝑇̅].[𝐼(𝑖+𝑢,𝑗+𝑣)−𝐼̅𝑡] 𝑣 𝑢 √∑ ∑ [𝑇(𝑢,𝑣)−𝑇̅] 2 𝑣 𝑢 ∑ ∑ [𝐼(𝑖+𝑢,𝑗+𝑣)−𝐼̅𝑡]
2 𝑣 𝑢 (1)
dimana,
C ij =  nilai normalisasi korelasi di koordinat i , j
T u,v = template dengan ukuran u × v 𝑇̅ =  rata-rata template
I m,n =  citra uji  dengan ukuran m × n 𝐼̅ 𝑡 =  rata-rata citra yang ditutupi template
Jika  nilai C i,j ≥ α maka  pada  posisi  tersebut  terdeteksi  bagian  yang  dianggap  sesuai dengan template .  Dan  sebaliknya  jika C i,j < α maka  pada  posisi  tersebut  tidak  terdeteksi bagian apapun pada citra uji.

## 3. Perancangan Sistem
Gambaran  sistem  perekaman  video  otomatis  di  Gereja  GPDI  Mento  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Sistem perekaman video otomatis di Gereja GPDI Mento
Berikut cara kerja alat pada sistem :
1. Handycam diletakkan pada dudukan rotator dengan posisi handycam berjarak 2.7 meter dari objek dengan ketinggian 1.68 meter menggunakan tripod .
2. Menghubungkan handycam dengan USB  Easy  Video  Capture 1- channel yang selanjutnya dihubungkan ke USB Port komputer.
0.48 m 𝟏. 𝟔𝟖 m Panggung
Efraim Anggriyono, Iwan Setyawan, Ivanna K. Timotius
3. Menghubungkan rotator ke USB Port komputer.
Diagram  alir  proses template  matching dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Diagram  alir proses pendeteksian wajah tampak depan, tampak kiri dan tampak kanan dapat dilihat pada Gambar 3.

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 14 No. 2 Oktober 2015 Hal. 147 - 156
Gambar 3. Diagram alir proses pendeteksian wajah menggunakan template. Disini jika n =1 digunakan template tampak depan, jika n =2 digunakan template tampak kiri, dan jika n =3 digunakan template tampak kanan
Cara kerja rotator disajikan dalam bentuk pseudo-code sebagai berikut: 1: Rotator(){
2: Pa=264;
3: end = 0;
4: while(end != 1){
5: Pw=ProsesTemplateMatching(); //Letak wajah (sumbu x) 6: delta = abs(Pw-Pa); //nilai mutlak Pw-Pa 7: Pa = Pw; 8: switch(delta){ 9: case delta >= 0 & delta <=50: 10: S = 30; 11: case delta >= 51 & delta <=101: 12: S = 33; 13: case delta >= 102 & delta <=152: 14: S = 36; 15: case delta >= 153 & delta <=203: 16: S = 39; 17: case delta >= 204 & delta <=254: 18: S = 42; 19: case delta >= 255 & delta <=305: 20: S = 45;
Efraim Anggriyono, Iwan Setyawan, Ivanna K. Timotius
21: case delta >= 306 & delta <=356: 22: S = 48; 23: case delta > 356 24: } 25: if (Pw >= 1 & Pw <= 214){ 26: RotatorGerakKiri(); //Rotator berputar ke kiri 27: } 28: elseif (Pw >=314 & Pw <=526){ 29: RotatorGerakKanan(); //Rotator berputar ke kanan 30: } 31: else { 32: end = 1; 33: } 34:  } 35: return;
32: }

## 4. Percobaan dan Hasil
Proses  pendeteksian  wajah  untuk template  matching pada  sistem  ini  menggunakan tiga  buah template.  Template 1  mempresentasikan  wajah  tampak  depan, template 2 mempresentasikan  wajah  hadap  kanan,  dan template 3  mempresentasikan  wajah  hadap kiri. contoh template dapat dilihat pada Gambar 7.
(a)                        (b)               (c)
Gambar 4. Contoh template pada subyek Oka. (a) Template 1 dengan ukuran 75×85 piksel, (b) Template 2 dengan ukuran 75×37 piksel, dan (c) Template 3 dengan ukuran 75×37 piksel
Pada  eksperimen  ini  menggunakan  parameter  diantaranya  citra  uji  berukuran 351×527  piksel, template 1  berukuran  75×85  piksel, template 2  dan template 3  berukuran 75×37 piksel, nilai α 1 sebesar 0.42, nilai α 2 dan nilai α 3 sebesar 0.62 .
Untuk menilai sistem perekaman video otomatis ini digunakan metode perhitungan akurasi [5].

## 4.1. Akurasi program ( A p )
Perhitungan akurasi program template matching ditunjukkan pada Persamaan (2).
𝐴 𝑃 = #𝐻𝑖𝑡+#𝐶𝑅 #𝐻𝑖𝑡+#𝑀𝐷+#𝐶𝑅+#𝐹𝐴 (2) (2)
dimana,
# Hit =  jumlah citra wajah yang dikenali benar saat citra uji dan template berisi subyek yang sama (wajah berada dalam kotak deteksi)
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 14 No. 2 Oktober 2015 Hal. 147 - 156
# MD = Miss Detection , jumlah citra wajah yang tidak dikenali dengan benar saat citra uji  dan template berisi  subyek  yang  sama  (tidak  ada  kotak  deteksi  dalam  citra keluaran)
# FA = False Alarm , jumlah citra wajah dan bukan wajah yang dikenali benar saat citra uji  dan template berisi  subyek  yang  sama  (wajah  tidak  berada  dalam  kotak deteksi) atau jumlah citra  wajah dan bukan wajah yang dikenali benar saat citra uji dan template berisi subyek yang berbeda
# CR = Correct Rejection jumlah citra wajah yang tidak dikenali dengan benar saat citra uji dan template berisi subyek yang berbeda (tidak ada kotak deteksi dalam citra keluaran)
4.2. Akurasi Rotator ( A R )
Perhitungan akurasi rotator dilakukan saat rotator bergerak. Rotator yang seharusnya tidak bergerak, tidak dimasukkan  ke dalam V dan Q . Batas interval (garis putus-putus) dalam  perhitungan  akurasi rotator dapat  dilihat  pada  Gambar  5.  Akurasi rotator ditunjukkan pada Persaman (3).
𝐴 𝑅 = 𝑉 𝑉+𝑄 (3)
dimana,
V = jumlah frame yang ada pergerakan rotator dengan kotak deteksi template matching berada dalam interval antara x dan z . Q = jumlah frame yang ada pergerakan rotator dengan kotak deteksi template matching berada di luar interval antara x dan z .
Gambar 5. Batas interval perhitungan akurasi rotator

## 4.3. Pengujian dengan Variasi Pencahayaan
Sistem perekaman video otomatis ini diuji  dengan menggunakan 32 subyek dengan masing-masing  subyek  dilakukan  perekaman  video  pada  variasi  pencahayaan  sebagai berikut :
a. Pengujian saat pagi hari (06.00-11.00 WIB)
b. Pengujian saat siang hari (11.01-15.00 WIB)
c. Pengujian saat sore hari (15.01-18.00 WIB)
d. Pengujian saat malam hari (18.00 WIB ke atas)
x =214 50 piksel y =264 z =314 50 piksel
Efraim Anggriyono, Iwan Setyawan, Ivanna K. Timotius
Hasil pengujian pada variasi pencahayaan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil pengujian A p dan A R Tempat Pengujian Nama Subyek Variasi pencahayaan pagi hari siang hari sore hari malam hari A p A R A p A R A p A R A p A R GPDI Smirna Mento Abed 90% 93% 92% 92% 94% 92% 96% 95% Ester 73% 81% 75% 93% 80% 83% 85% 85% Danang 94% 94% 94% 93% 80% 73% 85% 85% Nia 72% 83% 71% 90% 79% 73% 80% 90% Rika 73% 89% 85% 89% 87% 89% 92% 90% Vina 83% 83% 75% 80% 81% 84% 89% 90% Lita 74% 85% 71% 90% 77% 91% 75% 89% Mami 89% 78% 84% 87% 79% 77% 89% 91% Joko 71% 78% 73% 77% 80% 81% 78% 67% Luki 89% 90% 89% 90% 79% 75% 83% 92% Erna 83% 90% 75% 78% 85% 83% 86% 89% Oka 81% 79% 74% 76% 77% 79% 84% 83% Efra 76% 80% 77% 75% 79% 81% 83% 85% Yanti 71% 81% 77% 77% 78% 80% 84% 85%
CX-1
Roy 74% 73% 80% 80% 80% 78% 84% 86% Duta 77% 74% 76% 75% 78% 86% 81% 76% Kristian 77% 76% 79% 74% 78% 80% 77% 82% Antony 80% 78% 78% 71% 78% 75% 80% 78% Vires 77% 71% 76% 74% 78% 80% 78% 77% Deny 76% 75% 75% 75% 79% 82% 85% 86% Henry 78% 74% 81% 77% 78% 85% 80% 80% Jeffryson 78% 75% 75% 68% 77% 76% 86% 83% Dinda 77% 72% 81% 75% 81% 84% 82% 78% Dira 78% 75% 73% 74% 77% 78% 77% 83% Icha 79% 75% 80% 78% 76% 80% 80% 76% Kevin 78% 77% 74% 73% 78% 82% 82% 85% Richard 80% 79% 75% 69% 80% 82% 84% 82% Timoti 78% 76% 79% 77% 77% 74% 81% 79% Dian 78% 73% 79% 81% 80% 78% 80% 81% Wawan 79% 80% 81% 82% 80% 80% 80% 79% Boby 81% 72% 78% 75% 81% 87% 81% 78% Wenny 78% 77% 80% 78% 81% 80% 81% 82% Rata-rata 78.81% 79.25% 78.50% 79.47% 79.75% 80.88% 82.75% 83.34%
Berdasarkan  hasil  pengujian,  pencahayaan  pada  malam  hari  memberikan  performa terbaik dengan menghasilkan rata-rata A p sebesar 82.75% dan rata-rata A R sebesar 83.34%. Perhitungan A p dapat  dilihat  pada  Persamaan  2.  Perhitungan A R dapat  dilihat  pada Persamaan  3.  Pada  pengujian  ini,  pencahayaan  pada  malam  hari  menggunakan

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 14 No. 2 Oktober 2015 Hal. 147 - 156
tambahan  lampu  untuk  penerangan  ruangan.  Dari  hasil  pengujian  yang  didapatkan, pencahayaan  pada  malam  hari  lebih  beraturan  dari  pada  pencahayaan  pagi,  siang  dan sore  hari.  Hal  ini  disebabkan  karena  pada  pagi  hari,  siang  hari  dan  sore  hari, menggunakan pencahayaan yang bersumber dari sinar matahari. Sinar matahari masuk ke  dalam  ruangan  melalui  celah-celah  jendela  yang  tidak  beraturan  sehingga menyebabkan kesalahan pendeteksian (wajah tidak berada dalam kotak deteksi).

## 4.4. Pengujian dengan Variasi Posisi Wajah Subyek
Pengujian  pada  sub  bab  ini  dilakukan  dengan  memvariasikan  posisi  wajah  subyek dengan kriteria sebagai berikut :
a. Subyek dengan wajah menghadap ke depan dan tanpa subyek pengganggu.
b. Subyek dengan wajah menghadap ke depan dan ada subyek pengganggu.
c. Subyek  dengan  wajah  menghadap  ke  samping  (kanan  atau  kiri)  dan  tanpa subyek pengganggu.
d. Subyek dengan wajah menghadap ke samping (kanan atau kiri) dan ada subyek pengganggu.
Hasil pengujian dengan variasi posisi wajah subyek dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel ini  memaparkan  hasil  pengujian  dengan  memvariasikan  posisi  wajah  subyek.  Rata-rata Ap  dan  AR  pada  pengujian  dengan  variasi  posisi  wajah  subyek  tampak  depan  tanpa pengganggu lebih baik dengan menghasilkan rata-rata nilai Ap sebesar 83.48% dan rata- rata  nilai  AR  sebesar  81.55%.  Pendeteksian  pada  wajah  tampak  depan  memiliki  lebih banyak fitur dibandingkan dengan pendeteksian pada wajah tampak samping. Fitur-fitur yang dibutuhkan dalam pendeteksian wajah tampak depan seperti mata, mulut, hidung, telinga  selain  itu  juga  terdapat  fitur  dari  background    itu  sendiri  sedangkan  fitur-fitur yang  dibutuhkan  pada  pendeteksian  wajah  tampak  samping  hanya  membutuhkan bentuk  wajah  hadap  kanan  dan  hadap  kiri  saja  tanpa  harus  menyertakan  dagu  dan bagian  kepala.  Sehingga  pada  pendeteksian  wajah  tampak  depan  memiliki  performa terbaik dibandingkan dengan pendeteksian wajah tampak samping.

## 4.5. Waktu Komputasi Pengolahan Citra pada Perangkat Lunak
Sistem  perekaman  video  otomatis  ini  dirancang,  direalisasikan,  dan  diuji menggunakan komputer dengan spesifikasi hardware sebagai berikut :
Processor :  Intel (R) core (TM) i3-3110M Memory :  2048 MB
VGA :  Intel HD Graphics 4000
OS :  Windows 8 Enterprise 32-bit
Sistem perekaman video otomatis ini akan meng- capture frame setiap 24 detik sekali. Waktu pengambilan frame ini didapatkan dari waktu komputasi yang dibutuhkan untuk mengolah  tiga template ( template dengan  wajah  tampak  depan, template dengan  wajah hadap  samping  kanan,  dan template dengan  wajah  hadap  samping  kiri).  Dimana  untuk mengolah  satu template dibutuhkan  waktu  sebesar  8  detik.  Sistem  pada Graphical  User Interface akan  membutuhkan  waktu  peng- capturan  frame sebesar  37  detik.  Dari  hasil pengujian  yang  telah  dilakukan,  sistem  perekaman  video  otomatis  ini  tidak  dapat berjalan  secara real  time .  Hal  ini  dikarenakan  kecepatan  subyek  saat  bergerak  melebihi kemampuan  sistem  dalam  melakukan  proses  pendeteksian  sehingga  mengakibatkan subyek yang direkam hilang dari frame kamera.
Efraim Anggriyono, Iwan Setyawan, Ivanna K. Timotius
Tabel 2. Hasil pengujian A p dan A R Tempat Pengujian Nama Subyek Variasi posisi wajah subyek Tampak depan tanpa pengganggu Tampak depan dengan pengganggu Tampak samping tanpa pengganggu Tampak samping dengan pengganggu A p A R A p A R A p A R A p A R GPDI Smirna Mento Abed 95% 96% 97% 97% 87% 89% 93% 90% Ester 94% 89% 90% 91% 64% 84% 65% 78% Danang 92% 82% 93% 91% 85% 84% 83% 88% Nia 81% 82% 75% 84% 74% 88% 72% 83% Rika 94% 97% 95% 98% 75% 79% 73% 83% Vina 90% 91% 85% 82% 77% 84% 76% 80% Lita 80% 87% 72% 91% 76% 86% 69% 91% Mami 91% 91% 91% 94% 79% 67% 81% 80% Joko 77% 78% 76% 77% 73% 75% 69% 72% Luki 92% 93% 91% 95% 77% 79% 80% 80% Erna 89% 88% 81% 90% 78% 81% 81% 82% Oka 79% 77% 81% 80% 78% 80% 78% 80% Efra 79% 80% 82% 80% 78% 81% 76% 80% Yanti 78% 80% 78% 81% 78% 84% 76% 77%
CX-1
Roy 81% 80% 81% 79% 82% 85% 74% 74% Duta 78% 73% 75% 79% 80% 81% 79% 78% Kristian 80% 73% 78% 79% 77% 80% 76% 79% Antony 82% 74% 77% 73% 78% 73% 79% 82% Vires 83% 81% 76% 75% 79% 72% 71% 75% Deny 81% 80% 72% 75% 80% 85% 82% 78% Henry 80% 78% 81% 80% 80% 79% 76% 79% Jeffryson 81% 77% 81% 72% 79% 80% 75% 73% Dinda 84% 79% 75% 73% 81% 82% 81% 76% Dira 80% 79% 73% 82% 78% 75% 74% 75% Icha 78% 76% 78% 76% 85% 81% 74% 75% Kevin 84% 84% 81% 84% 77% 80% 70% 68% Richard 76% 74% 81% 79% 82% 80% 83% 81% Timoti 79% 74% 76% 68% 84% 86% 76% 78% Dian 84% 81% 78% 75% 79% 81% 76% 75% Wawan 83% 80% 77% 75% 82% 82% 78% 72% Boby 83% 80% 83% 79% 75% 81% 80% 78% Wenny 83% 80% 76% 77% 83% 81% 78% 78% Rata-rata 83.48% 81.55% 80.81% 81.46% 78.74% 80.66% 76.70% 78.57%

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan realisasi perancangan dan hasil pengujian perangkat sistem perekaman video otomatis, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Proses  pendeteksian  wajah  tampak  depan  dibutuhkan  fitur-fitur  dari  wajah seperti  mata,  mulut,  hidung,  telinga  selain  itu  juga  dibutuhkan  fitur  dari background itu  sendiri  sedangkan  proses  pendeteksian  wajah  tampak  samping hanya  dibutuhkan  fitur  dari  bentuk  wajah  hadap  kanan  dan  hadap  kiri  saja tanpa harus menyertakan dagu dan bagian kepala.
2. Pencahayaan  ruangan  mempengaruhi  kinerja  sistem  perekaman  video otomatis. Pada  pengujian  yang  telah  dilakukan,  pencahayaan  waktu  malam  hari
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 14 No. 2 Oktober 2015 Hal. 147 - 156
(menggunakan lampu) memiliki performa lebih baik dibandingkan pencahayaan saat  pagi  hari,  siang  hari  dan  sore  hari.  Hal  ini  dikarenakan  pencahayaan  pada malam  hari  lebih  beraturan  dari  pada  pencahayaan  pagi,  siang  dan  sore  hari  . Pada  pengujian  pagi  hari,  siang  hari  dan  sore  hari,  menggunakan  pencahayaan yang  bersumber  dari  sinar  matahari.  Sinar  matahari  masuk  ke  dalam  ruangan melalui  celah-celah  jendela  yang  tidak  beraturan  sehingga  menyebabkan kesalahan pendeteksian (wajah tidak berada dalam kotak deteksi).
3. Pengolahan  citra  untuk  satu template pada  perangkat  lunak  sistem  perekaman video  otomatis  ini  membutuhkan  waktu  komputasi  sebesar  8  detik.  Hal  ini menyebabkan  sistem  tidak  dapat  berjalan  secara real  time karena  kecepatan subyek  saat  bergerak  melebihi  kemampuan  sistem  dalam  melakukan  proses pendeteksian  sehingga  mengakibatkan  subyek  yang  direkam  hilang  dari frame kamera.
4.  Sistem perekaman video otomatis ini diuji dengan 32 subyek  dan menghasilkan rata-rata  akurasi program  ( A p ) sebesar 79.95% dan rata-rata  akurasi rotator ( A R ) sebesar 80.73%.

## 6. Daftar Pustaka
[1]  ......., “Video,” [online], http://dictionary.reference.com/browse/video , diakses tanggal 3 Juli 2014. [2]  Education Portal, “Cameraman,” [online], http://education- portal.com/articles/Job_Description_of_a_Movie_or_Film_Cameraman.html , diakses tanggal 3 Juli 2014.
[3]  .........,  “Template  Matching,”  [online],  http://home.sandiego.edu/~taylor/patrec.html, diakses tanggal 14 Maret 2014.
[4]  R.  C.  Gonzales  and  R.  E.  Woods, Digital  Image  Processing ,  3 rd edition,  Prentice  Hall,
2010.
[5]  I.K. Timotius, Dasar-Dasar Pengenalan Pola , Widya Sari Salatiga, 2012.